ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING (25/30) скачать в хорошем качестве

ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING (25/30)

Ce tutoriel Python Machine Learning en français vous enseigne les techniques d'Ensemble Learning : Bagging Boosting et Stacking, qui permettent de développer les modèles de machine learning les plus puissants au monde, comme l'algorithme de Random Forest. Tout repose sur le concept : The Wisdom of the Crowd. Les modèles de machine learning réunis ensemble sont plus forts qu'un modèle de machine learning tout seul. Pour ca, il faut que les modèles soient un minimum compétents et suffisamment diversifiés. Le Bagging (et la random forest) permet d'obtenir des ensemble de modèles diversifiés en entraînant chaque modèle sur une portion aléatoire des données (en échantillonnant le dataset avec le Bootstrapping) Le Boosting permet quant à lui de construire des modèles les uns après les autres, en demandant à chaque modèle de corriger les erreurs de son prédécesseur. (Adaboost et GradientBoosting sont des exemples d'algorithmes) Le Stacking permet d’entraîner un modèle de machine learning a reconnaître qui a tort et qui a raison dans un ensemble de modèles, ce qui améliore encore plus la performance générale ! 0:00 : Intro 00:36 : The Wisdom of the Crowd 05:02 : Bagging 06:31 : Boosting 08:14 : Stacking 09:00 : Sklearn 22:00 : Projet final ! ► Me soutenir financierement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS) https://fr.tipeee.com/machine-learnia ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD   / discord   ► MON SITE INTERNET: https://www.machinelearnia.com/ ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: https://www.machinelearnia.com/appren... ► Téléchargez gratuitement mes codes sur github: https://github.com/MachineLearnia ► Abonnez-vous :    / @machinelearnia   ► Qui suis-je ? Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées. En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous. Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur. ► Une question ? Contactez-moi: [email protected]